Spark概述
1.1、什么是Spark
MR的缺点：
mr基于数据集计算，所以面向数据
（1）基本运算规则从存储介质中获取（采集）数据，然后进行计算，最后将结果存储到介质中，所以主要应用于一次计算，不适合于数据挖掘和机器学习的迭代计算和图形挖掘计算。
（2）MR基于文件存储介质的操作，所以性能非常慢。
（3）MR和hadoop紧密耦合在一起，无法动态替换
Spark的历史
（1）2013年6月发布
（2）Spark基于Hadoop1.x架构思想，采用自己的方式改善Hadoop1.x中的问题
（3）Spark计算基于内存，并且基于Scala语法开发。所以天生适合迭代计算
1.2、Spark内置模块
Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark
Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache
Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的
RDD API高度对应。Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据
导入等额外的支持功能。集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计
算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop
YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度 器，叫作独立调度器。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
1.3、 Spark特点
